# IO编程
# 1. 文件读写
import os.path

dir_path = os.path.join(".", "file")
try:
    file_path = os.path.join(dir_path, 'abc.txt')
    f = open(file_path, 'r')
    # print(f.read())
    print(f.read(9))
    for line in f.readlines():
        print(line.strip())
finally:
    if f:
        # 调用close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的：
        f.close()
# file-like Object
# 像open()函数返回的这种有个read()方法的对象，在Python中统称为file-like Object。
# 除了file外，还可以是内存的字节流，网络流，自定义流等等。file-like Object不要求从特定类继承，只要写个read()方法就行。
# StringIO就是在内存中创建的file-like Object，常用作临时缓冲


# 二进制文件
# 前面讲的默认都是读取文本文件，并且是UTF-8编码的文本文件。要读取二进制文件，比如图片、视频等等，用'rb'模式打开文件即可
f2 = open(os.path.join(dir_path, '123.jpg'), 'rb')
print(f2.read())
f2.close()
# 字符编码
# 要读取非UTF-8编码的文本文件，需要给open()函数传入encoding参数
f3 = open(os.path.join(dir_path, 'abc.txt'), 'r', encoding='gbk')
print(f3.read())
f3.close()
# 遇到有些编码不规范的文件，你可能会遇到UnicodeDecodeError，因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况，open()函数还接收一个errors参数，表示如果遇到编码错误后如何处理。最简单的方式是直接忽略：
f4 = open(os.path.join(dir_path, 'abc.txt'), 'r', encoding='gbk', errors='ignore')
f4.close()
# 写文件
f5 = open(os.path.join(dir_path, 'abc.txt'), 'w')
f5.write('qwert')
f5.write('\n')
f5.write('98765')
f5.close()
# 你可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时，
# 操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。
# 只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。
# 忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。
# 所以，还是用with语句来得保险：
with open(os.path.join(dir_path, 'abc.txt'), 'w') as f:
    f.write('zxcvbn')
    f.write('qweasd')
# 以'w'模式写入文件时，如果文件已存在，会直接覆盖（相当于删掉后新写入一个文件）。如果我们希望追加到文件末尾怎么办？可以传入'a'以追加（append）模式写入
with open(os.path.join(dir_path, 'abc.txt'), 'a') as f:
    f.write('123')
    f.write('5678')

# 2. StringIO和BytesIO
# StringIO: 在内存中读写str
from io import StringIO

f = StringIO()
print(f.write('hello'))
print(f.write(' '))
print(f.write('world'))
print(f.getvalue())
f2 = StringIO('Hello!   \nHi!\nGoodbye')
while True:
    s = f2.readline()
    if s == '':
        break
    print(s.strip())
# BytesIO:在内存中读写bytes
from io import BytesIO

f3 = BytesIO()
f3.write('你好'.encode('utf-8'))
print(f3.getvalue())
print(f3.getvalue().decode('utf-8'))

# 3. 操作文件和目录
import os

print(os.name)  # 如果是posix，说明系统是Linux、Unix或Mac OS X，如果是nt，就是Windows系统。
# 要获取详细的系统信息，可以调用uname()函数
# 注意uname()函数在Windows上不提供，也就是说，os模块的某些函数是跟操作系统相关的。
# print(os.uname())
# 环境变量
# 在操作系统中定义的环境变量，全部保存在os.environ这个变量中，可以直接查看：
print(os.environ)
# 要获取某个环境变量的值，可以调用os.environ.get('key')：
print('path--->', os.environ.get('path'))

# 操作文件和目录
# 查看当前目录的绝对路径:
print(os.path.abspath('.'))
# 在某个目录下创建一个新目录，首先把新目录的完整路径表示出来:

# 然后创建一个目录:
os.mkdir(os.path.join(dir_path, 'newDir'))
# 删掉一个目录:
os.rmdir(os.path.join(dir_path, 'newDir'))
# 把两个路径合成一个时，不要直接拼字符串，而要通过os.path.join()函数，这样可以正确处理不同操作系统的路径分隔符。
# 在Linux/Unix/Mac下，os.path.join()返回这样的字符串：
# part-1/part-2
# 而Windows下会返回这样的字符串：
# part-1\part-2
# 同样的道理，要拆分路径时，也不要直接去拆字符串，而要通过os.path.split()函数，这样可以把一个路径拆分为两部分，后一部分总是最后级别的目录或文件名
print(os.path.split(os.path.join(dir_path, 'demo01')))
# os.path.splitext()可以直接让你得到文件扩展名
print(os.path.splitext(os.path.join(dir_path, 'abc.txt')))
# 对文件重命名:
# print(os.rename(os.path.join(dir_path, 'qwer.txt'), os.path.join(dir_path, 'aaa.txt')))
# 删掉文件:
# print(os.remove(os.path.join(dir_path, 'qwerty.txt')))

# 但是复制文件的函数居然在os模块中不存在！原因是复制文件并非由操作系统提供的系统调用。理论上讲，我们通过上一节的读写文件可以完成文件复制，只不过要多写很多代码。
# 幸运的是shutil模块提供了copyfile()的函数，你还可以在shutil模块中找到很多实用函数，它们可以看做是os模块的补充。
# 最后看看如何利用Python的特性来过滤文件。比如我们要列出当前目录下的所有目录：
a = [x for x in os.listdir('.') if os.path.isdir(x)]
print(a)
# 要列出所有的.py文件
b = [x for x in os.listdir('.') if os.path.isfile(x) and os.path.splitext(x)[1] == '.py']
print(b)

# 4. 序列化:
# 在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如，定义一个dict：
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
# 可以随时修改变量，比如把name改成'Bill'，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上，下次重新运行程序，变量又被初始化为'Bob'。
# 我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
# 序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
# 反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
# Python提供了pickle模块来实现序列化
import pickle

pickle.dumps(d)
# pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：
f = open(os.path.join(dir_path, 'aaa.txt'), 'wb')
d['name'] = 'ljy'
pickle.dump(d, f)
f.close()
# 当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：
f2 = open(os.path.join(dir_path, 'aaa.txt'), 'rb')
d2 = pickle.load(f2)
print(d2)
# Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

# JSON
# 如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
# JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象
# Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
import json

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
# dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。
s = json.dumps(d)
print(s)
# 要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
print(json.loads(json_str))


# JSON进阶
# Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，不过，很多时候，我们更喜欢用class表示对象，比如定义Student类，然后序列化：
class Student(object):
    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score


s = Student('ljy', 18, 99)


# print(json.dumps(s))# 运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：
# 需要为Student专门写一个转换函数
def student2dict(std):
    return {
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }


print(json.dumps(s, default=student2dict))
# 但是如果每个类都要单独写一个转换函数就很麻烦,我们可以偷个懒，把任意class的实例变为dict：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))


# 因为通常class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个dict，用来存储实例变量。
# 也有少数例外，比如定义了__slots__的class。
# 同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例，loads()方法首先转换出一个dict对象，然后，我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例：
def dict2student(d):
    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])


json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
sss = json.loads(json_str, object_hook=dict2student)
print(sss)
print(sss.name)
print(sss.age)

# Python语言特定的序列化模块是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用json模块。
